本文關鍵詞：隨機決策中個體的信念調(diào)整模型與檢驗

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【摘要】： 本文的研究源自這樣一個現(xiàn)實的問題:以CNKI為代表的科技期刊網(wǎng)站為用戶們提供了眾多的資源產(chǎn)品,但多數(shù)產(chǎn)品卻被用戶很少用到,造成這種情況原因何在?本文認為應著力于研究用戶的信息搜尋行為,而這一行為的特征與構(gòu)成隨機決策問題的要素可以一一對應起來,因此,使用決策理論或博弈理論中的分析方法應該是可行的。 經(jīng)過相關文獻的消化和研究,本文確定的研究對象是一個問題的兩個方面:(1)行為人在隨機決策中經(jīng)歷的學習規(guī)則如何;(2)行為人的認知進化是以何種方式進行的。為此,本文通過用學習模型來擬合實驗數(shù)據(jù),目的在于檢驗實驗被試檢索網(wǎng)絡文獻的行為,是符合強化學習模型的收斂特征,還是可以由基于貝葉斯推斷的信念學習模型來指導更好。 在這里,學習模型的選擇和構(gòu)建是重要的環(huán)節(jié),因為其涉及到對現(xiàn)實的抽象和實驗的控制變量設計。解決這一問題,首先較容易的是在現(xiàn)有的學習模型中選擇合適的模型。考慮場景特征和各種學習理論要求的最低信息條件,只有強化模型可以在本文中使用。由于強化模型是一個較弱意識的學習模型,為了對被試的主觀信念和認知有一個更好的了解,所以本文還構(gòu)建了一個模擬隨機決策問題的信念學習模型(BBAM),同時這種建模的方法對于解決同一類決策問題也具有借鑒意義。 用兩個模型來擬合一組實驗數(shù)據(jù),其處理方式也是不同的。強化學習模型的檢驗借鑒了“經(jīng)驗加權(quán)吸引力學習模型”(EWA)擬合若干行為博弈模型數(shù)據(jù)的實證方法,通過參數(shù)分析、樣本內(nèi)外預測來計算模型的擬合優(yōu)度;BBAM則是從實驗被試組和模擬被試組里采集樣本,通過非參數(shù)檢驗來考察實際行為中發(fā)生的3個學習特征,從而考察了行為的調(diào)整、績效的差異和認知的進化。 通過實證分析可以得出以下結(jié)論:(1)強化模型和BBAM在一定程度、一定條件內(nèi)都能較好的刻畫用戶網(wǎng)絡文獻檢索行為;(2)學習的發(fā)生是與特定的外部場景相聯(lián)系的,在通常的非強外在約束下,有限理性個體進行隨機決策時,其行為同時包含了有意識的理性計算和無意識的規(guī)則遵循:(3)在隨機決策過程中,個體可能發(fā)生的認知進化應是有意識指導的結(jié)果,但收斂的方向卻受到至少三個因素的影響:初始的信念狀態(tài)、對反饋信號的主觀判斷能力、試錯的次數(shù)。
【關鍵詞】：隨機決策 認知進化 學習模型 信息行為
【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2008
【分類號】：F224;C934
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 圖表目錄11-12
• 1 緒論12-28
• 1.1 一項調(diào)查研究引出的現(xiàn)實問題12-15
• 1.2 現(xiàn)實問題與理論點的對應15-18
• 1.2.1 關于情報用戶檢索行為的現(xiàn)有研究方法15-16
• 1.2.2 文獻檢索中的決策問題和學習行為16-18
• 1.3 本文的研究對象界定18-22
• 1.3.1 行為人在決策中的信念調(diào)整規(guī)則19-21
• 1.3.2 個體認知進化的方式21-22
• 1.4 研究工具與方法22-25
• 1.4.1 個體學習理論與學習模型22-24
• 1.4.2 實驗室控制實驗與計算機模擬24-25
• 1.5 本文的創(chuàng)新與不足之處25-26
• 1.6 本章小結(jié)26-28
• 2 文獻綜述:決策信息的處理與學習場景特征28-65
• 2.1 隨機性決策的應用與行為決策理論28-35
• 2.1.1 隨機性決策的若干基本問題28-32
• 2.1.2 決策過程中人的行為32-35
• 2.1.3 行為決策理論對規(guī)范性決策理論的作用35
• 2.2 心理學及相關社會科學對個體信息行為研究的作用35-46
• 2.2.1 基于成本-收益的消費者搜尋理論35-38
• 2.2.2 營銷管理學中的信息搜尋模型38-40
• 2.2.3 信息經(jīng)濟學的搜尋理論40-43
• 2.2.4 現(xiàn)代消費心理學的研究與發(fā)展對本文的啟示43-45
• 2.2.5 本文對科技用戶網(wǎng)絡文獻搜尋方式的界定45-46
• 2.3 學習理論的研究進展46-52
• 2.3.1 學習的心理學基礎46-47
• 2.3.2 解讀諾思的個體學習理論47-52
• 2.4 決策場景特征和學習模型的分類52-63
• 2.4.1 無意識學習和有意識學習的啟動場景52-54
• 2.4.2 場景信息條件決定的學習過程54-57
• 2.4.3 支付信息結(jié)構(gòu)對決策的影響57-58
• 2.4.4 各類學習模型的研究進展及模型選擇標準58-63
• 2.5 本章小結(jié)63-65
• 3 實證研究中理論模型的選擇與構(gòu)建思想65-96
• 3.1 強化學習模型的參數(shù)解釋及計算方法65-78
• 3.1.1 選擇強化模型的理論依據(jù)65-67
• 3.1.2 基于EWA的強化學習模型的估計方法67-78
• 3.2 基于貝葉斯推斷的個體行動調(diào)整模型78-88
• 3.2.1 "知其然而不知其所以然"的問題78
• 3.2.2 主觀概率78-80
• 3.2.3 貝葉斯法則及其應用方式80-81
• 3.2.4 有限試錯次數(shù)下基于貝葉斯推斷的個體行動調(diào)整模型81-86
• 3.2.5 BBAM指導下行為的學習特征86-88
• 3.3 實驗流程與控制條件設計88-95
• 3.3.1 以往的實驗與結(jié)論88-89
• 3.3.2 實驗的目的與問題細化89-90
• 3.3.2 關于被試行為的若干假設90-92
• 3.3.3 實驗流程描述92-93
• 3.3.4 實驗變量設計與提取方法93-95
• 3.3.5 實驗控制點95
• 3.4 本章小結(jié)95-96
• 4 科技期刊網(wǎng)站文獻檢索中的隨機決策問題的實驗研究結(jié)果96-112
• 4.1 實驗數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計96-97
• 4.2 強化學習模型估計97-103
• 4.2.1 模型估計方法98-99
• 4.2.2 參數(shù)估計結(jié)果與模型判別99-100
• 4.2.3 強化模型的擬合優(yōu)度分析100-103
• 4.3 基于貝葉斯推斷的信念學習模型模擬及其行為特征檢驗103-110
• 4.3.1 行動調(diào)整和績效提高的檢驗103-106
• 4.3.2 信息受限條件下個體的認知進化106-108
• 4.3.3 BBAM的運行特征評價108-110
• 4.4 本章小結(jié)110-112
• 5 結(jié)論和展望112-121
• 5.1 基于理論假設的實證研究結(jié)論112-114
• 5.1.1 先驗信念的重要性112-113
• 5.1.2 模擬隨機決策問題的信念學習模型的討論113-114
• 5.2 研究結(jié)論的現(xiàn)實含義114-116
• 5.3 所涉問題的若干討論116-121
• 5.3.1 認知局限下的個體行事方式116-118
• 5.3.2 個體認知進化的特征118-119
• 5.3.3 實驗方法和技術(shù)119-121
• 致謝121-122
• 參考文獻122-128
• 附錄128-155
• 附錄A 實驗資料匯總128-134
• 附A.1 被試調(diào)研問卷128-129
• 附A.2 實驗指導書129-131
• 附A.3 實驗任務說明書131-134
• 附錄B 軟件程序代碼134-153
• 附B.1 強化學習模型部分134-140
• 附B.2 基于貝葉斯推斷的個體行動調(diào)整模型140-153
• 附錄C 實驗結(jié)果匯總153-155
• 附錄D 攻讀博士學位期間開展的研究項目及成果155

【引證文獻】

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 陳剛;創(chuàng)業(yè)團隊風險決策機理研究[D];武漢理工大學;2011年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 潘文煜;教師自我認知偏差對有效教學的影響研究[D];西南大學;2013年

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本文編號：1090733